方法一：使用輪廓

步驟1

"""src為原圖"""

ROI = np.zeros(src.shape, np.uint8) #感興趣區域ROI

proimage = src.copy() #復制原圖

"""提取輪廓"""

proimage=cv2.cvtColor(proimage,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #轉換成灰度圖

proimage=cv2.adaptiveThreshold(proimage,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY_INV,7,7)

proimage,contours,hierarchy=cv2.findContours(proimage,cv2.RETR_CCOMP,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) #提取所有的輪廓

步驟2

"""ROI提取"""

cv2.drawContours(ROI, contours, 1,(255,255,255),-1) #ROI區域填充白色，輪廓ID1

ROI=cv2.cvtColor(ROI,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #轉換成灰度圖

ROI=cv2.adaptiveThreshold(ROI,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY_INV,7,7) #自適應閾值化

imgroi= cv2.bitwise_and(ROI,proimage) #圖像交運算 ，獲取的是原圖處理——提取輪廓后的ROI

2.#imgroi = cv2.bitwise_and(src,src,mask=ROI)

3.#imgroi = ROI & src 無需灰度+閾值，獲取的是原圖中的ROI

方法二

img1 = cv2.imread('roi.jpg')

roi = img1[0:rows, 0:cols ]

以上這篇Python+OpenCV感興趣區域ROI提取方法就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python二值化 感兴趣区域_Python+OpenCV感兴趣区域ROI提取方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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